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- 航空发动机气路故障的智能诊断方法研究
- 作者： 陈泉杉 陈文会 任鹏 来源： 内燃机与配件 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 智能诊断方法 气路故障 航空发动机
- 描述： 航空发动机设备的稳定运行对于飞机飞行安全而言有着极其重要的作用,一旦航空发动机出现故障问题未能被及时发现和处理,则极有可能会引发严重的安全事故,因此工作人员应积极引进智能故障诊断方法,提高对发动机设备气路故障的诊断效率,从而更好地保障飞机安全飞行。
- 航空发动机数据驱动法气路故障诊断研究进展
- 作者： 夏存江 詹于游 来源： 科学技术与工程 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 气路故障 数据驱动 航空发动机 故障诊断
- 描述： 航空发动机气路故障在发动机故障类别中是非常重要的一环，因此为保障飞行安全需避免气路故障，并及时对气路故障进行排故和预测。而随着现代算力和算法发展，基于数据驱动的方法在气路故障诊断中也具有越来越重要的影响力。较为详细地叙述了目前中国基于数据驱动方法航空发动机气路故障诊断的现状，讨论了各种方法的优缺点，指出了利用数据驱动方法的难点和关键环节，并对未来相关的研究趋势和发展趋势做出了展望。
- 基于BDPCA聚类算法的航空发动机故障数据标记
- 作者： 吕超 程弓 刘云清 来源： 振动与冲击 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 气路故障 共享邻域 航空发动机 密度峰值聚类分析(DPCA) 贝叶斯信息准则(BIC)
- 描述： 航空发动机作为飞行器的动力核心对飞行器的安全飞行有着举足轻重的作用,保证航空发动机的平稳运行对飞行安全有着重大意义。在基于有监督学习的航空发动机故障诊断技术不断取得进展的同时,如何将平时获取的大量未标记数据转换为能够用来训练故障诊断模型的带标记数据,成为了制约行业发展的一大瓶颈。针对这一问题引入了基于无监督学习的DPCA算法,用以实现对未标记数据集的准确分类与标记,并针对DPCA算法在局部密度计算与簇类别数选择方面的缺陷进行了优化:针对原始DPCA算法应用标准高斯核计算局部密度易造成误识别的状况,引入共享邻域算法对局部密度的计算方法进行优化;针对原始DPCA算法需要人工研判确定簇类别数易造成的误识别状况,引入BIC选择准则对簇类别数的选择方法进行优化;提出了原始DPCA算法与共享邻域算法以及BIC选择准则相结合的BDPCA算法。最后应用航空发动机转子故障数据对BDPCA算法进行了性能验证并取得了良好的结果,证实了BDPCA算法在航空发动机气路故障诊断领域有较高的实用价值。
- 基于BDPCA聚类算法的航空发动机故障数据标记
- 作者： 吕超 程弓 刘云清 来源： 振动与冲击 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 气路故障 共享邻域 航空发动机 密度峰值聚类分析(DPCA) 贝叶斯信息准则(BIC)
- 描述： 航空发动机作为飞行器的动力核心对飞行器的安全飞行有着举足轻重的作用,保证航空发动机的平稳运行对飞行安全有着重大意义。在基于有监督学习的航空发动机故障诊断技术不断取得进展的同时,如何将平时获取的大量未标记数据转换为能够用来训练故障诊断模型的带标记数据,成为了制约行业发展的一大瓶颈。针对这一问题引入了基于无监督学习的DPCA算法,用以实现对未标记数据集的准确分类与标记,并针对DPCA算法在局部密度计算与簇类别数选择方面的缺陷进行了优化:针对原始DPCA算法应用标准高斯核计算局部密度易造成误识别的状况,引入共享邻域算法对局部密度的计算方法进行优化;针对原始DPCA算法需要人工研判确定簇类别数易造成的误识别状况,引入BIC选择准则对簇类别数的选择方法进行优化;提出了原始DPCA算法与共享邻域算法以及BIC选择准则相结合的BDPCA算法。最后应用航空发动机转子故障数据对BDPCA算法进行了性能验证并取得了良好的结果,证实了BDPCA算法在航空发动机气路故障诊断领域有较高的实用价值。